10. 设 服从正态分布, ,则 服从的分布为
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/03 17:04:54
A-YN(-1,2)X-YN(0,2+2)=N(0,4)(X-Y)/2N(0,4/2^2)=N(0,1)选A再问:虽然看懂了...不过可以这么做的依据是什么啊?就是说,为什么可以对XY做运算?再答:这
E(Y)=E(200X185)=2185,D(Y)=200²D(X)=100²,P{2070<P<2300}=P{(2070-2185)/100<(Y-2185)/100<(230
随机变量X的概率密度函数为:{[1/sqrt(2pi)δ]}*exp[-(x-u)^2/(2*δ^2)]被称之为标准正态分布.
你好!定理是当X与Y独立时,X+Y服从正态分布,而当X与Y不独立时,X+Y不一定服从正态分布。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
对于选项(A):两个随机变量X和Y都服从标准正态分布,但它们的和不一定服从正态分布,因为X和Y不是相互独立的.倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布,则可以推出X+Y服从正态分布,否则不一定
Z的分布叫做瑞利(Rayleigh)分布,具体求法:f(x,y)=[1/(2πσ^2)]*e^-[(x^2+y^2)/2σ^2]当z=0时,有:F(z)=∫∫f(x,y)dxdy,其中积分区域为x^2
依然正态分布 +1的话只是平均值+1,不影响方差图片来自维//……基,不添加链接了以防答案被吞
X²/1,Y²/1均服从自由度为1的χ²分布.按照F分布的定义,(X²/1)/(Y²/1)=X²/Y²,服从自由度为(1,1)的F
不独立的话,函数形状在三维空间就不是那种草帽型扩散的函数相互独立联合密度里新的指数是-{(x-u1)^2/o^1+(y-u2)^2/o2^2}(x,y)在圆心为(u1,u2),双轴比例为o1,o2的所
Y=(X+3)/2由X~N(-3,4)知,μ=-3,σ=2.则Y=(X-μ)/σ=(X+3)/2服从标准正态分布N(0,1)
YN(0,1)则:EY=aEX+b=aμ+b=0DY=a²DX=a²σ²=1a=1/σb=-μ/σ或者将X标准化Y=aX+b=X-μ/σN(0,1)判断出a=1/σb=-
1.独立的正态分布的联合分布也服从正态分布.2.没关系.3.去掉独立后,结论不成立.4.由分布密度来判断是否是二维正态分布.
以为是标准正态分布,分布函数关于y轴对称,Ф(0)刚好是y轴左半部分面积.因为总面积为1(总概率为1),面积的一半,即Ф(0)=0.5.
这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质.可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容.
H0:价值差额服从正态分布;H1:价值差额不服从正态分布由于正态分布的两个参数μ和б未知,所以首先根据样本数据给出估计.由样本数据算出μ=(2.4995*3+7.4995*27+……42.4995*2
(u1+u2,σ1^2+σ2^2)^代表平方哈,这是正态分布的可加性吧再问:那X-Y呢?谢谢你啊,要考试了其实是想知道X+Y与X-Y的方差相不相等。麻烦帮个忙再答:相等的,当X,Y不独立,D(X+(或
这个性质主要是针对线性回归和OLS(普通最小二乘法)估计量而言的,举个简单点的例子:y=xβ+u(当然,y,x,β和u都可以是矩阵/向量),其中系数β都是真值(也就是确定量而不是随机变量,不存在分布之
就是满足正态分布的性质.
1,P(0.02